[논문]수계별 주요 유량 지점에 대한 강수량과 기저유출 기여도 분석

최윤호; 박윤식; 류지철; 이동준; 김용석; 최중대; 임경재

doi:10.15681/kswe.2014.30.4.441

수계별 주요 유량 지점에 대한 강수량과 기저유출 기여도 분석
Analysis of Baseflow Contribution to Streamflow at Several Flow Stations 원문보기

한국물환경학회지 = Journal of Korean Society on Water Environment, v.30 no.4, 2014년, pp.441 - 451

최윤호 (국립환경과학원 유역총량연구과) , 박윤식 , 류지철 (국립환경과학원 유역총량연구과) , 이동준 (강원대학교 지역건설공학과) , 김용석 (국립환경과학원 유역총량연구과) , 최중대 (강원대학교 지역건설공학과) , 임경재 (강원대학교 지역건설공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Streamflow is typically divided into two components that are direct runoff and baseflow, it is required to analyze and estimate behaviors of those two flow components to understand watershed characteristics so that watershed management plan can be effective in pollutant reductions. Since pollutant load behaviors in a stream or river are variable by flow component behaviors, best management practices need to be applied in a watershed based on the pollutant load behaviors varying with flow components. Thus, baseflow behaviors were analyzed separating baseflow from streamflow data collected from fifteen streamflow gaging stations in the 4 major river watersheds which are the Han river, Nakdong river, Guem river, and Yeongsan Somjin river watersheds. Moreover, precipitation trends throughout the 4 River Systems were investigated, thus daily precipitation data were collected from sixty-five locations. The Hank river watershed displayed the largest precipitation (925.2 mm) in summer but the lowest precipitation (71.8 mm) in winter, indicating the watershed has the most fluctuating precipitation characteristic. While the precipitation trends in the Four River Systems varied, a distinct feature in baseflow trends was not found, moreover baseflow percentages to streamflow were typically greater than 50% in the Four River Systems. As shown in this study, it would be expected significant amount of pollutants could be contributed to the stream in the form of baseflow at the watershed.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

따라서 본 연구에서는 정량적으로 해석되지 않고 있는 기저유출에 대한 관리의 필요성을 제시하고자 한다. 이에 본 연구의 목적은 우리나라 4대강 수계별 주요 유량관측지점을 선정하여 수계별･계절별로 강수량 특성을 분석하고, 직접유출 및 기저유출 특성을 분석하여 수계별･계절별 하천유출량에서 기저유출이 미치는 기여도를 평가하는데 있다.
본 연구에서는 우리나라의 4대강 수계에 대해 강수량 특성을 분석하고, 수계에서의 직접유출과 기저유출이 미치는 기여도를 분석하여 평가하고자 연구지점을 선정하였다. 4대강 수계의 수계별 및 계절별 강수량 특성 분석하기 위한 연구지점은 한강권역 18개 지점, 낙동강권역 22개 지점, 금강권역 14개 지점, 영산강･섬진강권역 11개 지점으로 총 65개의 강우측정지점을 선정하였고(Fig.
이에 본 연구에서는 우리나라의 4대강 수계에 대해 수계별로 계절별로 기저유출이 미치는 기여도를 분석하였다. 4대강 수계에 대해서 총 15개 관측지점에 대해 최근 10년 (2004 ~ 2013년) 동안의 양질의 유량자료를 수집하여 분석하고자 하였으나 수계별 일부 관측지점의 유량자료의 경우, 고정측정 일수 및 몇일 동안 동일한 값으로 지속되는 경우에 해당되는 관측지점과 해당년도 자료는 분석에서 제외하여 최근 5년 (2009 ~ 2013년) 동안의 유량자료를 수집하였다.
따라서 본 연구에서는 정량적으로 해석되지 않고 있는 기저유출에 대한 관리의 필요성을 제시하고자 한다. 이에 본 연구의 목적은 우리나라 4대강 수계별 주요 유량관측지점을 선정하여 수계별･계절별로 강수량 특성을 분석하고, 직접유출 및 기저유출 특성을 분석하여 수계별･계절별 하천유출량에서 기저유출이 미치는 기여도를 평가하는데 있다. 그리고 수계별･계절별 강수량 특성은 GIS 프로그램을 이용하여 공간 보간후 강수량 특성을 분석하였고, 기저유출 평가 방법은 WHAT(Web-based Hydrograph Analysis Tool) 시스템을 이용하였다.

가설 설정

첫 번째는 연구대상지역에 Web GIS 기반의 WHAT system를 이용하여 직접유출과 기저유출을 분리하였다. 그리고 WAHT system을 이용 직접유출 및 기저유출 분리시 이용되는 BFI_max 변수 값은 투수층을 가진 영구하천 조건인 0.80으로 가정하였다. 두 번째는 이렇게 분리된 직접유출 및 기저유출을 다시 강수량이 10 mm 이하인 날짜의 경우, 직접으로 분리되더라도 직접유출은 발생하지 않고 기저유출로 발생한다고 가정하였다.
80으로 가정하였다. 두 번째는 이렇게 분리된 직접유출 및 기저유출을 다시 강수량이 10 mm 이하인 날짜의 경우, 직접으로 분리되더라도 직접유출은 발생하지 않고 기저유출로 발생한다고 가정하였다. 그리고 산정된 직접유출 및 기저유출 결과를 이용하여 우리나라의 4대강 수계의 주요 지점에 대한 5년 평균 (2009 ~ 2013년) 기저유출 기여도를 평가하기 위하여 분석하였고, 4대강 수계별로 기저유출률에 서의 하천유량과 기저유출 수문곡선을 도식화하였다.

제안 방법

4대강 수계별로 10년 평균(2004 ~ 2013년) 기간에 해당되는 대표지점에 대해 월평균 기저유출 기여도를 평가하였다 (Table 7 ~ 10). 한강수계의 원통(Wontong) 지점의 경우 월유출량이 가장 높은 7월에 46.
4대강 수계에 대해 기저유출이 미치는 기여도를 분석하였다. 4대강 수계의 15개 지점에 대해 관측지점별 5년 평균(2009 ~ 2013년) 기저유출 기여도 분석하였다(Table 3 ~ 6).
4대강 수계에 대해 기저유출이 미치는 기여도를 분석하였다. 4대강 수계의 15개 지점에 대해 관측지점별 5년 평균(2009 ~ 2013년) 기저유출 기여도 분석하였다(Table 3 ~ 6).
두 번째는 이렇게 분리된 직접유출 및 기저유출을 다시 강수량이 10 mm 이하인 날짜의 경우, 직접으로 분리되더라도 직접유출은 발생하지 않고 기저유출로 발생한다고 가정하였다. 그리고 산정된 직접유출 및 기저유출 결과를 이용하여 우리나라의 4대강 수계의 주요 지점에 대한 5년 평균 (2009 ~ 2013년) 기저유출 기여도를 평가하기 위하여 분석하였고, 4대강 수계별로 기저유출률에 서의 하천유량과 기저유출 수문곡선을 도식화하였다. 또한 4대강 수계별로 10년 평균 (2004 ~ 2013년) 기간에 해당되는 대표지점에 대해 월평균 기저유출 기여도를 평가하기 위하여 분석하였다.
그리고 산정된 직접유출 및 기저유출 결과를 이용하여 우리나라의 4대강 수계의 주요 지점에 대한 5년 평균 (2009 ~ 2013년) 기저유출 기여도를 평가하기 위하여 분석하였고, 4대강 수계별로 기저유출률에 서의 하천유량과 기저유출 수문곡선을 도식화하였다. 또한 4대강 수계별로 10년 평균 (2004 ~ 2013년) 기간에 해당되는 대표지점에 대해 월평균 기저유출 기여도를 평가하기 위하여 분석하였다.
강수량, 기온, 오염농도 등과 같은 유역 내 특성은 공간상 연속적으로 분포하나, 일반적으로 특정 지점에 대해 이러한 자료에 대한 관측이 이루어지며, 따라서 특정 지점을 선정하여 관측지점 값을 얻은 후 이를 이용하여 미관측 지점 값을 예측하는 공간보간(spatial interpolation) 방법들이 이용될 수 있다(Cho and Jeong 2006). 본 연구에서는 GIS 보간 방법 Interpolation Toolset의 IDW (Inverse Distance Weighting) Tool 프로그램을 이용하여 우리나라 4대강 수계에서 대해서 수계별 계절별 강수량을 특성을 분석하였다. 강수량 특성 분석은 강수량 이외의 입력 자료가 필요하지 않은 공간보간 방법을 이용하여 4대강 수계에서 관측되고 있는 지점 중 가용할 수 있는 총 65개(한강 18개, 낙동강 22, 금강 14개, 영산･섬진강 11개) 지점으로부터 최근 5년(2008∼2012년) 동안의 자료를 수집하여 사용하였다.
그러나 유역의 오염물질은 강수량이나 기저유출량 등과 같은 특성에 의해 달라질 수 있기 때문에 유역의 특성에 따라 저감대책은 달라져야 할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 GIS Program tool의 공간 보간 기법인 IDW을 이용하여 4대강 수계의 강수량 특성을 수계별 계절별로 분석하였으며, WAHT을 이용하여 4대강 수계의 직접/기저유출량을 분리하여 기저유출량이 하천에 미치는 기여도를 분석하였다.
첫 번째는 연구대상지역에 Web GIS 기반의 WHAT system를 이용하여 직접유출과 기저유출을 분리하였다. 그리고 WAHT system을 이용 직접유출 및 기저유출 분리시 이용되는 BFI_max 변수 값은 투수층을 가진 영구하천 조건인 0.

대상 데이터

이에 본 연구에서는 우리나라의 4대강 수계에 대해 수계별로 계절별로 기저유출이 미치는 기여도를 분석하였다. 4대강 수계에 대해서 총 15개 관측지점에 대해 최근 10년 (2004 ~ 2013년) 동안의 양질의 유량자료를 수집하여 분석하고자 하였으나 수계별 일부 관측지점의 유량자료의 경우, 고정측정 일수 및 몇일 동안 동일한 값으로 지속되는 경우에 해당되는 관측지점과 해당년도 자료는 분석에서 제외하여 최근 5년 (2009 ~ 2013년) 동안의 유량자료를 수집하였다. 이렇게 수집된 하천유량은 WHAT system을 이용하여 기지유출을 분리하였다.
본 연구에서는 우리나라의 4대강 수계에 대해 강수량 특성을 분석하고, 수계에서의 직접유출과 기저유출이 미치는 기여도를 분석하여 평가하고자 연구지점을 선정하였다. 4대강 수계의 수계별 및 계절별 강수량 특성 분석하기 위한 연구지점은 한강권역 18개 지점, 낙동강권역 22개 지점, 금강권역 14개 지점, 영산강･섬진강권역 11개 지점으로 총 65개의 강우측정지점을 선정하였고(Fig. 1), 측정지점으로부터 최근 5년간(2008~2012년)의 일별 자료를 이용하여 분석하였다. KMA(2014) 자료에 의하면 한강권역은 북위 36°30'~ 38°55', 동경 126°24' ~ 129°02' 에 걸쳐 한반도 중앙부에 위치하며 유역면적은 총 41,957 km² 정도로 이 중 남한의 한강권역 면적은 33,003 km² 이다.
강수량 특성 분석은 강수량 이외의 입력 자료가 필요하지 않은 공간보간 방법을 이용하여 4대강 수계에서 관측되고 있는 지점 중 가용할 수 있는 총 65개(한강 18개, 낙동강 22, 금강 14개, 영산･섬진강 11개) 지점으로부터 최근 5년(2008∼2012년) 동안의 자료를 수집하여 사용하였다.
그리고 수계에서의 기저유출이 미치는 기여도를 평가하기 위해 2004년부터 2013년의 일별 유량자료 중 연속적인 자료를 검토하여 한강 4개 지점, 낙동강 2개 지점, 금강 4개 지점, 영산･섬진강 5개 지점, 4대강 수계에 대해 총 15개 지점을 선정(Fig. 2)하였다.

데이터처리

이에 본 연구의 목적은 우리나라 4대강 수계별 주요 유량관측지점을 선정하여 수계별･계절별로 강수량 특성을 분석하고, 직접유출 및 기저유출 특성을 분석하여 수계별･계절별 하천유출량에서 기저유출이 미치는 기여도를 평가하는데 있다. 그리고 수계별･계절별 강수량 특성은 GIS 프로그램을 이용하여 공간 보간후 강수량 특성을 분석하였고, 기저유출 평가 방법은 WHAT(Web-based Hydrograph Analysis Tool) 시스템을 이용하였다. 본 연구 결과는 향후 기저유출을 통한 하천 오염부하 특성을 평가하는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

이론/모형

그 동안 많이 이용되어 오던 N-day 법, 수정 N-day 법 등의 그래픽 방법은 분석자에 따라 그 결과에 많은 차이를 보일 수 있는 문제점이 있다. 이러한 주관적인 요소를 최소화하기 위해 Lim et al. (2005)에 의해 개발된 Web GIS-based WHAT system을 이용하여 직접유출과 기저유출을 분리하였다. 이 시스템은 세 개의 기저유출 분리 모듈을 이용하여 기저유출을 분리할 수 있다.

성능/효과

1) 강수량 특성 분석 결과, 계절별로 보면 봄철에는 영산/ 섬진강수계가 평균 272.5mm로 가장 높았으며, 금강수계가 평균 216.9mm로 가장 낮은 것으로 나타났다. 여름철에는 한강수계가 평균 925.
2) 4대강 수계의 기저유출량은 수계별로 강우 특성에 따라 차이는 있으나 대부분 기저유출이 54.0% 이상으로 직접 유출량 보다 많은 것으로 분석결과 나타났다. 수계별 전체 유출량에 미치는 평균 기저유출비는 한강수계 54.
3) 4대강 수계의 10년(2004 ~ 2013년) 월별 기저유출률 분석 결과, 대부분 7월, 8월에 44.2%로 가장 낮았다. 그리로 수계별로 대표지점에 대해 월 유출비가 10% 미만일 때 기저유출률은 한강수계의 원통(Wontong)은 49.
4) 연구결과와 같이 건기시 하천유량은 기저유출량으로 형성되는 것으로 직접유출량 보다 기저유출량에 더 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 따라서 효과적인 하천 수질 관리를 위해서는 건기시 수질관리를 우선적으로 관리하여야 하며, 직접유출량뿐만 아니라 기저유출량 부분도 고려하야 하고, 수계별 기저유출률이 다르기 때문에 기저유출량 특성 파악도 중요하다.
8mm로 가장 높은 강수량이 분포되는 것으로 나타났다. 그리고 4대강 수계 중 계절별 최대 강수량 특성 결과, 봄철에는 한강수계가 270.8mm로 가장 낮았으며, 낙동강수계가 392.5mm로 가장 높은 강수량이 분포되는 것으로 나타났다. 여름철에는 영산･섬진 강수계가 865.
그리고 4대강 수계 중 계절별 평균 강수량 특성 결과, 봄철에는 금강수계가 216.9mm로 가장 낮았으며, 영산･섬진 강수계가 272.5mm로 가장 높은 강수량이 분포되는 것으로 나타났다. 여름철에는 낙동강수계가 693.
2%로 기저 유출률이 형성되는 것으로 나타났다. 낙동강수계는 최소 49.6%, 최대 69.8%, 평균 58.4%로 기저유출률이 형성되는 것으로 나타났다. 금강수계는 최소 49.
수계별 기저유출량 기여도는 한강수계 (4개 지점)의 경우 하천유량에 미치는 5년 평균 기저유출률은 56.2%로 나타났으며 이 중 성남(Sungnam) 지점의 5년 평균 기저유출률이 63.2%로 가장 높은 것으로 나타났다. 그리고 낙동강수계(2개 지점)의 경우 하천유량에 미치는 5년 평균 기저유출률은 58.
0% 이상으로 직접 유출량 보다 많은 것으로 분석결과 나타났다. 수계별 전체 유출량에 미치는 평균 기저유출비는 한강수계 54.4%, 낙동강수 56.6%, 금강수계 56.0%, 영산강･섬진강수계 49.1% 로 나타났다. 한강수계의 경우 전체 유출량에 미치는 평균 기저유출비는 54.
5%로 기저유출률이 형성되는 것으로 나타났다. 영산 강수계는 최소 45.4%, 최대 57.8%, 평균 51.3%로 기저유출률이 형성되는 것으로 나타났다.
1% 로 나타났다. 한강수계의 경우 전체 유출량에 미치는 평균 기저유출비는 54.4%로 나타났으며, 성남 관측지점이 평균 기저유출비 63.5%로 가장 높은 것으로 나타났다.

후속연구

5) 그러나 본 연구에서는 전체적인 경향을 보기위한 연구의 특이성 때문에 고려하지는 않았지만, 수계별 기저유출량 특성 파악을 위해서는 평･갈수기 동안 유량의 많은 부분을 차지하고 있기 때문에 수계별/계절별 강수량 특성과 상류 댐 및 하수처리장 방류수 등의 인위적인 요소를 고려하여 직접유출과 기저유출을 산정하여야 할 것으로 생각된다.
현재 시행되고 있는 우리나라의 수질오염총량제도는 유역에서의 오염물질을 관리하기 위한 것이기 때문에 유역내 오염물질의 거동에 대한 이해가 필요하다. 또한 오염물질의 거동은 강우 특성뿐만 아니라, 직접유출과 기저유출에 따라 달라질 수 있기 때문에, 수질오염총량제도가 시행되는 지역에 대해 이와 같은 분석이 필요한 것으로 생각된다. 특히 유역에서의 하천 수체로의 오염물질 이동 메커니즘 측면에서 볼 때 수체에 영향을 미치는 인자들을 복잡 다양 하다.
그리고 수계별･계절별 강수량 특성은 GIS 프로그램을 이용하여 공간 보간후 강수량 특성을 분석하였고, 기저유출 평가 방법은 WHAT(Web-based Hydrograph Analysis Tool) 시스템을 이용하였다. 본 연구 결과는 향후 기저유출을 통한 하천 오염부하 특성을 평가하는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	강수 자료가 매우 중요한 인자로 사용되는 분야는 무엇인가?	강수 자료는 수문, 수질, 대기, 생태 등 다양한 분야에서 매우 중요한 인자로 사용되기 때문에, 강수 시간적･공간적 분포해석이 필요하다. 강수량, 기온, 오염농도 등과 같은 유역 내 특성은 공간상 연속적으로 분포하나, 일반적으로 특정 지점에 대해 이러한 자료에 대한 관측이 이루어지며, 따라서 특정 지점을 선정하여 관측지점 값을 얻은 후 이를 이용하여 미관측 지점 값을 예측하는 공간보간(spatial interpolation) 방법들이 이용될 수 있다(Cho and Jeong 2006).
	기저유출 감수 특성을 조사하기 위한 방법들은 무엇인가?	지난 100여 년간 기저유출 감수 특성을 조사하기 위하여 많은 수문학자들에 의해 연구가 수행되어왔다. 대표적인 방법으로는 주 지하수감수곡선법, 수평직성분리법, N-Day 법, 수정 N-day 법, 가변경사법 등이 있다. 주 지하수감수곡선법은 과거 수문곡선으로부터 수문곡선의 감수곡선들을 중첩시켜 얻은 유역의 대표 지하수 감수곡선으로 직접･기저 유출을 분리하는 방법이며, 수평직선분리법은 지표면유출이 발생하는 지점(상승부 기점)에서 감수곡선과 만나는 수평선에 그어 직접･기저유출을 분리하는 방법이다.
	수질오염총량제도란 무엇인가?	이에 정부는 이러한 문제점을 근본적으로 해결하고 물관리 정책을 선진 수준으로 끌어올리기 위해 수질오염총량제도를 도입 시행하고 있다. 수질오염총량제도는 관리하고자 하는 하천의 목표수질을 정하고 목표수질을 달성･유지하기 위한 오염물질의 허용부 하량(허용총량)을 산정하여 해당유역에서 배출되는 오염물질의 부하량(배출총량)을 허용총량 이하로 관리하는 제도이다(MOE, 2004). 수질오염총량제도의 효과적인 시행을 위해서는 계획과 이행사항에 대한 평가를 통해 목표수질 달성 평가 및 허용총량 초과 시 개선방안을 도출을 통해 목표를 달성하여야 한다.

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원문보기 상세보기
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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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